Numpy関数について -基本操作

この記事では、Pythonを使用してデータ処理をする上で必須なNumpy関数について整理。

集約関数

mean関数

平均を算出する関数。 （例） [in] import numpy as np nobel_lab = np.random.randn(5,4)

[out]    
array([[ 0.06561081, -1.15944786,  0.72381315,  0.22989767],
   [-1.91369933, -0.06623676,  0.86474213, -1.72605003],
   [ 1.71800467, -0.00611527, -0.16654534, -0.2622166 ],
   [-0.92304497, -0.37669993,  0.83067221,  0.27601336],
   [-0.42560688, -0.77573347, -0.60122559,  0.23359632]])

この配列にmean関数を使用します。 [in] np.mean(nobel_lab)

[out]
-0.17301358559123164

また"axis = 1"を指定すると、2次元配列の行に相当する箇所のみの平均を算出させることができる。

（例）
[in]
np.mean(nobel_lab,axis = 1)

[out]
array([-0.49218996,  0.84776679, -0.01173828, -0.12787225,  0.47784264])

上記で記述したことと、全く同じことが以下の処理でも可能。 - sum：合計

• std：標準偏差

• var：分散

• min：最小値

• max：最大値